Kỹ Thuật - Công Nghệ - Kinh tế - Thương mại - Công nghệ thông tin 20 Journal of Mining and Earth Sciences Vol. 61, Issue 5 (2020) 20 - 29 Research on extracting suspended particle matter content (SPM) based VNRedSat-1 imagery for monitoring water quality Ha Thanh Tran 1,, Ngoc Minh Nguyen 2, Ngoc Thi Tran 3 1 Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam 2 Centre of Control and Exploitattion Small Satellite, Space Technology Institute, Vietnam 3 Faculty of Environment, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam ARTICLE INFO ABSTRACT Article history: Received 15th June 2020 Accepted 23rd July. 2020 Available online 31st Oct. 2020 Currently, VNREDSAT 1 data have been commonly applied in studying disciplines of landscapes or socioeconomy. Nevertheless, there are limited studies using these data in water quality management. This article focuses on estimating amounts of SPM (Suspended Particulate Matters) from VNREDSAT 1 in Thi Vai river basin based on a popular formula with on - site adjustments. Results were validated by field data with an relative value R2 = 0. 79. This value represents that there is a potential of applying VNREDSAT 1 in studying SPM in water depending on certain circumstances of accuracy. Copyright 2020 Hanoi University of Mining and Geology. All rights reserved. Keywords: SPM, Suspended Particulate Matter, Thi Vai River, VNRedSat-1. Corresponding author E - mail: tranthanhhahumg. edu. vn DOI: 10. 46326JMES. 2020. 61(5). 03 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 61, Kỳ 5 (2020) 20 - 29 21 Nghiên cứu chiết tách hàm lượng chất lơ lửng (SPM) trên ả nh VNRedSat-1 hỗ trợ công tác giám sát chất lượng nước Trần Thanh Hà 1,, Nguyễn Minh Ngọc 2, Trần Thị Ngọc 3 1 Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai , Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam 2 Trung tâm Điều khiển và Khai thác vệ tinh nhỏ, Viện Công nghệ vũ trụ, Việt Nam 3 Khoa Môi trường, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT Quá trình: Nhận bài 1582020 Chấp nhận 2392020 Đăng online 31102020 Dữ liệu ảnh VNRedSat - 1 mặc dù đã được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ hay trong lĩnh vực kinh tế xã hội, tuy nhiên trong nghiên cứu chất lượng nước vẫn còn hạn chế. Bài báo này trình bày thử nghiệm tính hàm lượng chất lơ lửng SPM (Suspended Particulate Matter) từ dữ liệu VNRedSat - 1 cho lưu vực sông Thị Vải, sử dụng các công thức đã công bố và hiệu chỉnh cho phù hợp với điều kiện thực tế của khu vực nghiên cứu. Kết quả sau khi tính toán đã được so sánh với số liệu đo thực địa và tương quan giữa giá trị thực đo và trên ảnh là R2 = 0,79. Với kết quả trên đã chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng ảnh VNRedSat - 1 vào nghiên cứu về phân bố hàm lượng SPM. 2020 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm. Từ khóa: Hàm lượng chất lơ lửng, Lưu vực sông Thị Vải, SPM, VNRedSat-1. 1. Mở đầu Dựa trên các đặc điểm hóa học vậ t lý và sinh học của nước, việc đo đạc và đánh giá các tính chấ t của nước cần thực hiện nhằm phù hợp với từng mục đích sử dụng. Có rất nhiều chỉ tiêu và tính chất được sử dụng để xác định chất lượng nước, như: màu, hàm lượng ôxy hòa tan, tính dẫn điện, độ cứng, pH, độ mặn, hàm lượng vật chất lơ lửng (Suspended Particulate Matter SPM), chất hữu cơ hòa tan có màu (Colored Dissolved Organic Matters CDOM) (Hoàng Văn Huệ, 2002) . Trong đó, để kiểm soát môi trường nước cần phải biết hàm lượng vật chất lơ lửng (SPM) và phân bố không gian của nó. SPM là một trong ba thành phần chính trong nước tự nhiên, là chỉ số đại diện tổng hàm lượng các vật chất vô cơ và vật chất hữu cơ trong nước, chính vì vậy khi đánh giá chất lượng nước cần phải đánh giá chỉ số này trước tiên (Coleman, 2007) . Công nghệ viễn thám được sử dụng rộng rãi để đánh giá và thành lập bản đồ hàm lượng SPM ở nhiều độ phân giải không gian và thờ i gian khác nhau. Về mặt lý thuyết, một kênh đơn lẻ cũng có thể cung cấp thuật toán mạnh để xác định hàm lượng SPM trong nước. Tuy nhiên, các chất phứ c tạp trong nước làm thay đổi phản xạ phổ của nước, vì vậy dẫn đến sự khác nhau về màu sắc, do đó các kênh phổ khác nhau có thể được dùng để phục hồi hàm lượng SPM. Lợi thế của việc sử dụ ng kênh phổ hay tỉ số kênh có thể thu được kết quả Tác giả liên hệ E - mail: tranthanhhahumg. edu. vn DOI: 10. 46326JMES. 2020. 61 (5) . 03 22 Trần Thanh Hà và nnk. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29 chính xác hơn ở các hàm lượng khác nhau trong nước (D''''Sa và Miller, 2005). Trong vùng cận hồ ng ngoại và hồng ngoại trung, nước hấp thụ ánh sáng mạnh hơn và làm cho nước nhìn t ối hơn, các thay đổi này phụ thuộc và độ sâu của nước và bướ c sóng ánh sáng tới. Sự gia tăng của các ch ất vô cơ hòa tan trong nước là nguyên nhân dẫn đến việc thay đổi phản xạ chuyển từ vùng xanh lá (nước trong hơn) sang vùng đỏ. D''''Sa và Miller (2005) đã chỉ ra rằng, hàm lượng SPM có thể đo được khi sử dụng các kênh phổ trong vùng nhìn thấ y và các kênh tỉ số khác nhau, ví dụ như: tỉ số giữa kênh xanh lá (500600 nm) và đỏ (600700 nm), tỉ số giữa kênh xanh lam (400500 nm),… Để thực hiện công tác giám sát chất lượng nước, một số nhà khoa học thường lựa chọ n các loại dữ liệu ảnh viễn thám như: MODIS (Miller và McKee, 2004), NOAA AVHRR và SeaWiFS (Myint và Walker, 2002) Landsat (Arun, 2011), Sentinel - 2 (Miguel và nnk., 2018) hay kết hợp giữa ảnh Landsat 8 và Sentinel để xác định các thông số chất lượng nước mặt khu vực khai thác bauxite (Nguyễn Viết Nghĩa và Trịnh Lê Hùng, 2020). Kế t quả của các nghiên cứu đã chứng minh tính ưu việt của phương pháp viễn thám. Hiện nay, dữ liệu ảnh VNRedSat - 1 của Việt Nam có độ phân giả i không gian cao, chi tiết hóa các đối tượ ng nghiên cứu và đang được các nhà khoa học trong nướ c nghiên cứu ứng dụng trong một số lĩnh vực như: nghiên cứu lớp phủ mặt đất (Phạm Thị Làn và nnk., 2020) hay các lĩnh vực kinh tế xã hộ i (Chu Xuân Huy và nnk., 2018), tuy nhiên trong nghiên cứu chất lượng nước vẫn còn hạn chế . Ngoài ra, trong nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Thảo (2016) đã sử dụng ảnh VNRedSat - 1 để nghiên cứu các thông số SPM và Chl - a cho khu vự c ven bờ của đồng bằng châu thổ sông Hồng, sông Cử u Long và khu vực vịnh Hạ Long. Tuy nhiên, vớ i khu vực cửa sông phức tạp như sông Thị Vải thì vẫn chưa có nhiều các nghiên cứu thử nghiệm. Trong bài báo này, nhóm tác giả đã trình bày thực nghiệm sử dụng các ảnh vệ tinh VNRedSat - 1 (mục 3. 1) được chụp ngày 1542015 và ngày 2242017 để xác định hàm lượng chất lơ lửng (SPM) trong nước và thành lập bản đồ hàm lượng SPM khu vực cửa sông Thị Vải, phục vụ công tác đánh giá hiện trạng môi trường nước. 2. Khu vực nghiên cứu Sông Thị Vải có chiều dài 76 km, tiếp giáp vớ i các tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Đồng Nai và Thành phố Hồ Chí Minh (TP. HCM); là sông nước mặn, ngắ n, khá rộng và sâu, có thể coi là một vịnh hẹp ăn sâu trong đất liền, chịu ảnh hưởng của chế độ bán nhậ t triều rõ rệt (Trịnh Thị Long, 2008). Nhờ vị trí thuận lợi trong giao thông thủy bộ mà sông Thị Vả i là khu vực rất hấp dẫn các nhà đầu tư. Các hoạt động kinh tế chủ yếu ở đây là công nghiệp, dịch vụ Hình 1. Bản đồ sông Thị Vải (https:directory. eoportal. org). Trần Thanh Hà và nnk. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29 23 cảng biển và dân cư sinh số ng ven sông ngày càng phát triển. Nên sông đã bị ô nhiễm do phải tiế p nhận nước thải công nghiệp và sinh hoạ t trong khu vực, nhất là thải từ các nhà máy (Trịnh Thị Long, 2008). Chính vì vậy việ c theo dõi và quan trắc chất lượng nước tại sông Thị Vải rất quan trọng trong phát triển kinh tế. 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3. 1. Dữ liệu Trong phần thực nghiệm, nhóm tác giả đã thu thập một số cảnh ảnh VNRedSat - 1 phủ trùm khu vực nghiên cứu (Hình 2) với các thông tin mô tả trong Bảng 1 là các dữ liệu đa phổ, trong đó có một cặp ảnh mà thời gian chụp trùng với thời gian lấy mẫu thực địa (2242017). Với 4 kênh phổ Blue (450 520 nm), Green (530590 nm), Red (625695 nm), NIR (760890 nm) (https:directory. eoportal. org). 3. 2. Phương pháp nghiên cứu Các dữ liệu thu thập được hiệu chỉnh hình họ c và đưa về hệ tọa độ UTM, WGS 84 múi 48. Sau đó, tiến hành hiệu chỉnh khí quyển và tính chuyể n sang giá trị phản xạ phổ bề mặt theo các công thức (1) và (2). Tính chuyển giá trị độ xám sang giá trị bức xạ theo công thức sau:
Trang 120 Journal of Mining and Earth Sciences Vol 61, Issue 5 (2020) 20 - 29
Research on extracting suspended particle matter
content (SPM) based VNRedSat-1 imagery for
monitoring water quality
Ha Thanh Tran 1,*, Ngoc Minh Nguyen 2, Ngoc Thi Tran 3
1 Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam
2 Centre of Control and Exploitattion Small Satellite, Space Technology Institute, Vietnam
3 Faculty of Environment, Hanoi University of Mining and Geology, Vietnam
Article history:
Received 15 th June 2020
Accepted 23 rd July 2020
Available online 31 st Oct 2020
Currently, VNREDSAT 1 data have been commonly applied in studying disciplines of landscapes or socioeconomy Nevertheless, there are limited studies using these data in water quality management This article focuses on estimating amounts of SPM (Suspended Particulate Matters) from VNREDSAT 1 in Thi Vai river basin based on a popular formula with
on - site adjustments Results were validated by field data with an relative value R 2 = 0 79 This value represents that there is a potential of applying VNREDSAT 1 in studying SPM in water depending on certain circumstances of accuracy
Copyright © 2020 Hanoi University of Mining and Geology All rights reserved
Keywords:
SPM,
Suspended Particulate Matter,
Thi Vai River,
VNRedSat-1
_
* Corresponding author
E - mail: tranthanhha@humg edu vn
DOI: 10 46326/JMES 2020 61(5) 03
Trang 2Nghiên cứu chiết tách hàm lượng chất lơ lửng (SPM) trên ảnh VNRedSat-1 hỗ trợ công tác giám sát chất lượng nước
Trần Thanh Hà 1,*, Nguyễn Minh Ngọc 2, Trần Thị Ngọc 3
1 Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai , Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam
2 Trung tâm Điều khiển và Khai thác vệ tinh nhỏ, Viện Công nghệ vũ trụ, Việt Nam
3 Khoa Môi trường, Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam
THÔNG TIN BÀI BÁO TÓM TẮT
Quá trình:
Nhận bài 15/8/2020
Chấp nhận 23/9/2020
Đăng online 31/10/2020
Dữ liệu ảnh VNRedSat - 1 mặc dù đã được sử dụng khá phổ biến trong nghiên cứu thành lập bản đồ lớp phủ hay trong lĩnh vực kinh tế xã hội, tuy nhiên trong nghiên cứu chất lượng nước vẫn còn hạn chế Bài báo này trình bày thử nghiệm tính hàm lượng chất lơ lửng SPM (Suspended Particulate Matter) từ dữ liệu VNRedSat - 1 cho lưu vực sông Thị Vải, sử dụng các công thức đã công bố và hiệu chỉnh cho phù hợp với điều kiện thực tế của khu vực nghiên cứu Kết quả sau khi tính toán đã được so sánh với số liệu đo thực địa
và tương quan giữa giá trị thực đo và trên ảnh là R 2 = 0,79 Với kết quả trên
đã chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng ảnh VNRedSat - 1 vào nghiên cứu về phân bố hàm lượng SPM
© 2020 Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tất cả các quyền được bảo đảm
Từ khóa:
Hàm lượng chất lơ lửng,
Lưu vực sông Thị Vải,
SPM,
VNRedSat-1
1 Mở đầu
Dựa trên các đặc điểm hóa học vật lý và sinh
học của nước, việc đo đạc và đánh giá các tính chất
của nước cần thực hiện nhằm phù hợp với từng
mục đích sử dụng Có rất nhiều chỉ tiêu và tính chất
được sử dụng để xác định chất lượng nước, như:
màu, hàm lượng ôxy hòa tan, tính dẫn điện, độ
cứng, pH, độ mặn, hàm lượng vật chất lơ lửng
(Suspended Particulate Matter_ SPM), chất hữu cơ
hòa tan có màu (Colored Dissolved Organic
Matters _CDOM) (Hoàng Văn Huệ, 2002) Trong
đó, để kiểm soát môi trường nước cần phải biết
hàm lượng vật chất lơ lửng (SPM) và phân bố không gian của nó SPM là một trong ba thành phần chính trong nước tự nhiên, là chỉ số đại diện tổng hàm lượng các vật chất vô cơ và vật chất hữu
cơ trong nước, chính vì vậy khi đánh giá chất lượng nước cần phải đánh giá chỉ số này trước tiên (Coleman, 2007)
Công nghệ viễn thám được sử dụng rộng rãi để đánh giá và thành lập bản đồ hàm lượng SPM ở nhiều độ phân giải không gian và thời gian khác nhau Về mặt lý thuyết, một kênh đơn lẻ cũng có thể cung cấp thuật toán mạnh để xác định hàm lượng SPM trong nước Tuy nhiên, các chất phức tạp trong nước làm thay đổi phản xạ phổ của nước, vì vậy dẫn đến sự khác nhau về màu sắc, do
đó các kênh phổ khác nhau có thể được dùng để phục hồi hàm lượng SPM Lợi thế của việc sử dụng kênh phổ hay tỉ số kênh có thể thu được kết quả
_
* Tác giả liên hệ
E - mail: tranthanhha@humg edu vn
Trang 322 Trần Thanh Hà và nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29
chính xác hơn ở các hàm lượng khác nhau trong
nước (D'Sa và Miller, 2005) Trong vùng cận hồng
ngoại và hồng ngoại trung, nước hấp thụ ánh sáng
mạnh hơn và làm cho nước nhìn tối hơn, các thay
đổi này phụ thuộc và độ sâu của nước và bước
sóng ánh sáng tới Sự gia tăng của các chất vô cơ
hòa tan trong nước là nguyên nhân dẫn đến việc
thay đổi phản xạ chuyển từ vùng xanh lá (nước
trong hơn) sang vùng đỏ D'Sa và Miller (2005) đã
chỉ ra rằng, hàm lượng SPM có thể đo được khi sử
dụng các kênh phổ trong vùng nhìn thấy và các
kênh tỉ số khác nhau, ví dụ như: tỉ số giữa kênh
xanh lá (500÷600 nm) và đỏ (600÷700 nm), tỉ số
giữa kênh xanh lam (400÷500 nm),…
Để thực hiện công tác giám sát chất lượng
nước, một số nhà khoa học thường lựa chọn các
loại dữ liệu ảnh viễn thám như: MODIS (Miller và
McKee, 2004), NOAA AVHRR và SeaWiFS (Myint
và Walker, 2002) Landsat (Arun, 2011), Sentinel -
2 (Miguel và nnk., 2018) hay kết hợp giữa ảnh
Landsat 8 và Sentinel để xác định các thông số chất
lượng nước mặt khu vực khai thác bauxite
(Nguyễn Viết Nghĩa và Trịnh Lê Hùng, 2020) Kết
quả của các nghiên cứu đã chứng minh tính ưu
việt của phương pháp viễn thám Hiện nay, dữ liệu
ảnh VNRedSat - 1 của Việt Nam có độ phân giải
không gian cao, chi tiết hóa các đối tượng nghiên
cứu và đang được các nhà khoa học trong nước
nghiên cứu ứng dụng trong một số lĩnh vực như:
nghiên cứu lớp phủ mặt đất (Phạm Thị Làn và nnk., 2020) hay các lĩnh vực kinh tế xã hội (Chu Xuân Huy và nnk., 2018), tuy nhiên trong nghiên cứu chất lượng nước vẫn còn hạn chế Ngoài ra, trong nghiên cứu của tác giả Nguyễn Văn Thảo (2016) đã sử dụng ảnh VNRedSat - 1 để nghiên cứu các thông số SPM và Chl - a cho khu vực ven
bờ của đồng bằng châu thổ sông Hồng, sông Cửu Long và khu vực vịnh Hạ Long Tuy nhiên, với khu vực cửa sông phức tạp như sông Thị Vải thì vẫn chưa có nhiều các nghiên cứu thử nghiệm Trong bài báo này, nhóm tác giả đã trình bày thực nghiệm sử dụng các ảnh vệ tinh VNRedSat -
1 (mục 3 1) được chụp ngày 15/4/2015 và ngày 22/4/2017 để xác định hàm lượng chất lơ lửng (SPM) trong nước và thành lập bản đồ hàm lượng SPM khu vực cửa sông Thị Vải, phục vụ công tác đánh giá hiện trạng môi trường nước
2 Khu vực nghiên cứu
Sông Thị Vải có chiều dài 76 km, tiếp giáp với các tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu, Đồng Nai và Thành phố
Hồ Chí Minh (TP HCM); là sông nước mặn, ngắn, khá rộng và sâu, có thể coi là một vịnh hẹp ăn sâu trong đất liền, chịu ảnh hưởng của chế độ bán nhật triều rõ rệt (Trịnh Thị Long, 2008) Nhờ vị trí thuận lợi trong giao thông thủy bộ mà sông Thị Vải
là khu vực rất hấp dẫn các nhà đầu tư Các hoạt động kinh tế chủ yếu ở đây là công nghiệp, dịch vụ
Hình 1 Bản đồ sông Thị Vải (https://directory eoportal org)
Trang 4cảng biển và dân cư sinh sống ven sông ngày càng
phát triển Nên sông đã bị ô nhiễm do phải tiếp
nhận nước thải công nghiệp và sinh hoạt trong
khu vực, nhất là thải từ các nhà máy (Trịnh Thị
Long, 2008) Chính vì vậy việc theo dõi và quan
trắc chất lượng nước tại sông Thị Vải rất quan
trọng trong phát triển kinh tế
3 Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
3 1 Dữ liệu
Trong phần thực nghiệm, nhóm tác giả đã thu
thập một số cảnh ảnh VNRedSat - 1 phủ trùm khu
vực nghiên cứu (Hình 2) với các thông tin mô tả
trong Bảng 1 là các dữ liệu đa phổ, trong đó có một
cặp ảnh mà thời gian chụp trùng với thời gian lấy
mẫu thực địa (22/4/2017)
Với 4 kênh phổ Blue (450520 nm), Green
org/)
3 2 Phương pháp nghiên cứu
Các dữ liệu thu thập được hiệu chỉnh hình học
và đưa về hệ tọa độ UTM, WGS 84 múi 48 Sau đó, tiến hành hiệu chỉnh khí quyển và tính chuyển sang giá trị phản xạ phổ bề mặt theo các công thức (1) và (2)
Tính chuyển giá trị độ xám sang giá trị bức xạ theo công thức sau:
𝑅(𝑝,𝑏)=𝑌(𝑝,𝑏)
𝐾𝑏
(1)
Trong đó: R (p,b) - giá trị bức xạ thu được từ cảnh
ảnh (W/(m2 sr µm)); Y (p,b) - giá trị tín hiệu đầu ra
(LSB); K b - hệ số chuyển đổi chính xác đối với từng kênh (LSB/(W m-2sr-1µm-1))
Bảng 1 Các thông số của 4 cảnh ảnh VNRedSat-1 khu vực nghiên cứu
Hình 2 Sơ đồ cảnh ảnh phủ trùm lưu vực sông Thị Vải
Trang 524 Trần Thanh Hà và nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29
Tính chuyển giá trị độ xám sang giá trị phản xạ
phổ bề mặt:
𝜌(𝑝,𝑏)= 𝜋 𝑅(𝑝,𝑏)
𝐸𝑏𝑐𝑜𝑠𝜃𝑠𝑑𝑠
Trong đó: ρ (p,b) - giá trị phản xạ phổ bề mặt (sr-1);
d s - khoảng cách từ Trái đất đến Mặt trời theo đơn
vị thiên văn; Ɵ S - góc cao mặt trời; E b - giá trị bức xạ
mặt trời, đơn vị W/(m2 µm)
Tiếp đến là phần tính hàm lượng SPM cho dữ
liệu ảnh đã được hiệu chỉnh Hầu hết các nghiên
cứu hiện tại chỉ đề xuất mối quan hệ thực nghiệm
giữa vật chất lơ lửng và phản xạ tại các kênh phổ
vệ tinh khác nhau bằng cách so sánh hàm lượng
vật chất lơ lửng đo đạc với số liệu chiết tách từ ảnh
vệ tinh Các nghiên cứu của tác giả Gordon, Wang
(1994); Coleman, Roberts, (1989); Wang, (2009)
chỉ ra rằng có sự tương đồng giữa các thuật toán
trầm tích lơ lửng về dạng thức hoặc cách lựa chọn
bước sóng Điều này được quy cho nhiều yếu tố
bao gồm biến đổi nồng độ trầm tích, biến đổi tính
chất hạt như kích thước, hình dạng hoặc khoáng
vật học, cùng với các lỗi phát sinh thông qua sự
hiện diện của các thành phần trong nước cùng
biến đổi (Antoine và nnk., 2011)
Tùy theo khu vực nghiên cứu mà hiện nay có
khá nhiều thuật toán được các nhóm nghiên cứu
trên thế giới phát triển như: Khu vực có trầm tích
chi phối ánh sáng thì sử dụng các thuật toán dựa
vào tỉ lệ các bước sóng trong dải nhìn thấy
(Bricaud và nnk., 2002; Gohin và nnk., 2002; Babin
và nnk., 2003) Phương pháp đáng tin cậy nhất cho
khu vực có phù sa lơ lửng trong vùng có độ đục
vừa phải là sử dụng phản xạ kênh đơn mà không
phải là tỷ lệ kênh phản xạ (Gordon và Wang,
1994); Biển Bắc (Coleman và Roberts, 1989); vịnh
Biscay (Gordon và McCluney, 1975) và biển Ailen
(Holm-Hansen và nnk., 1965)
Do sự thay đổi kích thước và kiểu hạt gây ảnh
hưởng mạnh đến tán xạ và phản xạ dẫn đến việc
các thuật toán phản xạ đơn giản có sai số đáng kể
(Huot và nnk., 2008) Để giải quyết vấn đề này,
một số nghiên cứu đề xuất rằng những biến đổi
phản xạ do thay đổi đặc điểm hạt có thể tránh
được bằng cách sử dụng tỷ lệ phản xạ (Kirk, 1994)
Từ đó, mô hình quang học từ việc giải phương
trình truyền bức xạ do Gordon thực hiện năm
1975 đã được đưa ra, trong đó cho phép giá trị
phản xạ được mô tả dưới dạng tính chất quang học
phụ thuộc, hấp thụ và tán xạ ngược (Gordon,
1975; Wang, 1994; IOCCG, 2000) Sự đóng góp của các thành phần khác nhau đến hệ số hấp thụ và tán
xạ được được mô tả về hai thành phần hệ số hấp
thụ xác định (a*) và hệ số tán xạ ngược (b*) cho
mỗi vật liệu hạt riêng biệt theo phương trình (3)
và (4)
𝑎(𝜆)= 𝑎𝑊(𝜆)+ 𝑎𝑌𝑆(𝜆)∗ [𝑌𝑆] + 𝑎𝑀𝑆𝑆(𝜆)∗ [𝑀𝑆𝑆]
𝑏𝑏(𝜆)= 𝑎𝑏𝑊(𝜆)+ 𝑏𝑏𝑀𝑆𝑆(𝜆)∗ [𝑀𝑆𝑆] + 𝑏𝑏𝐶(𝜆)∗ [𝐶] (4)
Trong đó: W, MSS, YS và C - nước, trầm tích lơ
lửng, chất màu vàng và sinh vật phù du, λ - bước sóng phụ thuộc vào tính chất quang học phụ thuộc
và các dấu ngoặc vuông đại diện cho nồng độ của từng chất, mg/l
Để tính toán hàm lượng SPM, nhóm tác giả sử dụng công thức đã được áp dụng đối với lưu vực sông Mê Kông (Kummu và nnk., 2010) như sau:
Trong đó: R i - phản xạ của nước tại các bước sóng
SMI w và SMI s - chỉ số phổ của chất lơ lửng và nước, liên quan trực tiếp đến khối lượng/nồng độ, được ước tính bằng cách giải hệ phương trình (6) theo phương pháp bình phương tối thiểu, với i là
số lượng các kênh phổ; P w - phổ phản xạ tiêu chuẩn của nước được đo bằng bức xạ quang học trong
phòng thí nghiệm; P i - phổ phản xạ của chất lơ lửng, được đo bằng phương pháp đo phản xạ trầm tích khô để đại diện cho các trầm tích lơ lửng tiêu chuẩn
4 Kết quả và thảo luận
Các dữ liệu ảnh thu thập ở mức 1A, sau đó được hiệu chỉnh hình học, hiệu chỉnh khí quyển, tính chuyển về giá trị phản xạ và tính toán giá trị SPM Kết quả thu được thể hiện như Hình 3 và Bảng 2
Để đánh giá độ chính xác của thuật toán khi áp dụng vào dữ liệu ảnh VNRedSat-1, nhóm nghiên cứu đã tiến hành lấy mẫu thực địa (vào đúng ngày chụp ảnh 22/4/2017) và phân tích theo phương pháp của Servais đề xuất năm 1995 Nguyên tắc của phương pháp này là: Dùng máy lọc chân không hoặc áp suất để lọc mẫu qua phin lọc sợi thủy tinh Sấy phin lọc ở 1050C và lượng cặn được xác định bằng cách cân
Trang 6(b) (a)
(c)
(d)
Hình 3 Bản đồ SPM của từng cảnh ảnh (a) Ảnh đã hiệu chỉnh và SPM - Cảnh 1; (b) Ảnh đã hiệu chỉnh và SPM - Cảnh 2; (c) Ảnh đã hiệu chỉnh và SPM - Cảnh 3; (d) Ảnh đã hiệu chỉnh và SPM - Cảnh 4
Trang 726 Trần Thanh Hà và nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29
TT Kết quả đo thực địa Kết quả đo trên ảnh TT Kết quả đo thực địa Kết quả đo trên ảnh TT Kết quả đo thực địa Kết quả đo trên ảnh
Các điểm lấy mẫu thực địa để kiểm chứng kết
quả được lấy trong giới hạn của một cảnh ảnh
chụp ngày 22/4/2017 Tuy nhiên, thời gian lấy
mẫu có sự khác biệt và dao động trong khoảng từ
9÷15h Đây là thời điểm thủy triều trong khu vực
hoạt động yếu nhất trong ngày nên đảm bảo độ tin
cậy, đồng thời đây cũng là khoảng thời gian thích
hợp để thu được năng lượng phản xạ từ mặt trời
lớn nhất Do các điểm thực địa trải rộng nên tính
đồng nhất giữa các điểm cũng có ảnh hưởng nhất
định đến kết quả phân tích như Bảng 3 Bên cạnh
đó, các kết quả được thực hiện phân tích trong
phòng thí nghiệm, không phải là đo trực tiếp tại
điểm lấy mẫu, do vậy hoàn toàn có thể chịu thêm
sai số phát sinh như các vi sinh vật trong nước bị
chết,…
Các kết quả cũng thể hiện rõ sự khác nhau về
hàm lượng chất lơ lửng khi chụp ảnh vào những
thời điểm khác nhau Cảnh 1 và 2 được chụp ngày
25/3/2015 trong khi cảnh 3 và 4 được chụp ngày
22/4/2017 Mặc dù nhóm tác giả đã lựa chọn dữ
liệu trong cùng mùa nhưng sự khác nhau là rất rõ
rệt Trong khi cảnh 1 và 2 thể hiện hàm lượng SPM
cao (trung bình khoảng 595 mg/l); thì cảnh 3 và 4
thể hiện hàm lượng SPM thấp hơn nhiều (trung
bình khoảng 71 mg/l), trong đó khu vực có hàm
lượng cao tập trung chủ yếu về phía tây lưu vực -
đây là nơi chịu ảnh hưởng từ việc xây dựng và hoạt
động của cảng Cát Lái
Hàm lượng SPM của các nhánh sông trên cùng
một cảnh ảnh có sự khác biệt rõ rệt, ngay cả trên
dữ liệu ảnh được tổ hợp màu tự nhiên cũng dễ
dàng nhận ra được điều này Trong hình dưới đây
thể hiện một nhánh sông Đồng Tranh đổ ra sông
Lòng Tàu, nhưng tại vị trí ngã ba sông, sự khác biệt
là rất rõ rệt (Hình 5) Đây là tình trạng khá thường
gặp ở đây khi mà lượng vật chất như phù sa,… từ thượng nguồn đổ ra biển nhưng khi đến khu vực cửa sông, gặp phải sự xâm nhập ngược từ biển vào gây nên hiện tượng này (Hình 5b) Trong Hình 5a
có thể thấy, hàm lượng SPM thay đổi khi tàu thuyền đi từ khu vực nước trong vào khu vực nước đục hơn trên cùng một nhánh sông
5 Kết luận
Khu vực cửa sông luôn là nơi có hoạt động phức tạp, tạo nên sự thay đổi mạnh mẽ về giá trị SPM như trong Hình 5b; cụ thể là cùng một khu vực nhưng giá trị SPM thay đổi từ 27 mg/l đến
1114 mg/l chỉ trong vòng vài trăm mét, đây là do nước đổ từ thượng lưu ra biển mang theo nhiều phù sa,… làm cho giá trị SPM cao vượt trội so với nước biển xâm nhập từ biển vào, mang theo ít phù
sa và nước khá trong Điều này có thể dễ dàng nhận thấy bằng mặt thường qua sự thay đổi về màu sắc của nước trên ảnh
Bên cạnh đó, sự hoạt động của tàu thuyền cũng dẫn đến hiện tượng có một khu vực dạng tuyến trên ảnh có giá trị SPM thấp hơn so với xung quanh Trên Hình 5a có thể thấy một vùng có giá trị SPM khoảng 41 mg/l trong khi xung quanh là
101 mg/l Điều này được giải thích là do khi tàu thuyền hoạt động làm nước trên sông rẽ sang hai bên, dẫn đến các chất lơ lửng theo nước dạt về hai bên bờ, làm nước ở phần sau tàu sẽ trong hơn, làm giá trị SPM thấp hơn
Tuy nhiên, chỉ sau một thời gian thì giá trị sẽ đồng đều trở lại Đây là hai hiện tượng khá phổ biến tại khu vực cửa sông và hoàn toàn có thể dẫn đến nhầm lẫn khi thực hiện công tác chiết tách thông tin sau khi phân tích ảnh Nhất là đối với khu vực đồng bằng sông Cửu Long
Bảng 2 Giá trị SPM thực địa và trên ảnh ( đơn vị mg/l)
Trang 8TT Sai số TT Sai số TT Sai số
Bảng 3 Sai số giữa kết quả đo thực địa và trên ảnh
Hình 4 Hệ số tương quan giữa kết quả SPM thực địa và trên ảnh (tính theo mg/l)
Hình 5 Sự thay đổi hàm lượng SPM do hoạt động của tàu thuyền (a) và xâm nhập mặn (b)
Trang 928 Trần Thanh Hà và nnk /Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(5), 20 - 29
Với hệ số tương quan thu được giữa giá trị đo
thực địa và tính toán trên ảnh là R 2 = 0,79 (Hình 4)
đã chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng ảnh
VNRedSat-1 vào nghiên cứu về phân bố hàm
lượng SPM, đây cũng là một hướng mới và hiệu
quả, vì nguồn dữ liệu này có độ phân giải không
gian cao, cho phép chi tiết hóa và chính xác hóa
những khu vực có diện tích nhỏ hay các khu vực
sông nhỏ
Đóng góp của các tác giả
Tác giả Trần Thanh Hà hình thành ý tưởng,
triển khai các nội dung và hoàn thiện bài báo; tác
giả Nguyễn Minh Ngọc cùng triển khai các nôi
dung và đọc bản thảo bài báo; tác giả Trần Thị
Ngọc giúp lấy số liệu kiểm chứng và tính toán
Tài liệu tham khảo
Antoine, D., Siegel, D A., Kostadinov, T.,
Maritorena, S., Nelson, N B., Gentili, B., Vellucci,
V and Guillocheau, N., (2011) Variability in
optical particle backscattering in three
contrasting bio-optical oceanic regimes,
Limnology and Oceanography, 56(3), 955-973
Babin, M., Stramki, D., Ferrari, G M., Claustre, H.,
Bricaud, A., Obolensky, G., and Hoepffner, N.,
(2003) Variations in the light absorption
coefficients of phytoplankton, nonalgal
particle, and dissolved organic matter in
coastal waters around Europe, J Geophys Res.,
108(C7), 3211
Bricaud, A., Bosc, E., Antoine, D (2002) Algal
biomass and sea surface temperature in the
Mediterranean Basin Intercomparison of data
implications for primary production estimates
Remote Sensing of Environment 81, 163 - 178
Chu Xuân Huy (2018) Ứng dụng ảnh viễn thám và
GIS trợ giúp quản lý, qui hoạch trong một số
khu vực phát triển trọng điểm của tỉnh Đồng
Nai, mã số VAST ĐNP 06/16-17
Coleman J., Roberts H., Stone, W., (1989)
Mississippi River Delta: an Overview Journal
of Coastal Research 14(3)
D'Sa, E J., and Miller, R L., (2005) Bio‐optical
properties of coastal waters, in Remote
Sensing of Coastal Aquatic Environments,
edited by R L Miller, C Del Castillo, and B
McKee, chap 6, pp 129-155, Springer, New
York
Dương Hữu Quốc, (2017) Khảo sát một số chỉ tiêu hóa lý(pH, TSS, COD, DO) và đánh giá chất
lượng nước mặt trên lưu vực sông Thị Vải, Đồ
án tốt nghiệp
Gohin, F., Druon, J N., Lampert, L., (2002) A five channel chlorophyll concentration algorithm applied to SeaWiFS data processed by SeaDAS
in coastal waters remote sensing 23(8), 1639
-1661
Gordon, H., and McCluney, W., (1975) Estimation
of the Depth of Sunlight Penetration in the Sea
for Remote Sensing Applied Optics 14(2),
413-416
Gordon, H., and Wang, M., (1994) A simple, moderately accurate, Atmospheric correction
algorithm for SeaWiFS Remote Sensing of
Environment 50(3), 231-239
Ha Thanh Tran, Tri Dinh Tran, Hai Minh Nguyen (2016) Towards integration of radar and optical imagery by applying IHS technique
Journal of Mining and Earth Sciences 56
Hoàng Văn Huệ (2002) Xử lý nước thải Nhà xuất
bản Khoa học và Kỹ thuật, Hà Nội, Thoát nước -
tập 2
Holm-Hansen O., Lorenzen C J., Holmes R W., Strickland, J D H., (1965) Fluorometric
determination of chlorophyll J Cons perm int
Explor Mer 30 (1), 3-15
Https://directory eoportal org/web/eoportal /satellite-missions/v-w-x-y-z/VNRedSat-1 Https://www.google.com/maps/place/Th%E1
%BB%8B+V%E1%BA%A3i+River Huot, Y., Morel, A., Twardowski, M S., Stramski, D., and Reynolds, R A., (2008) Particle optical backscattering along a chlorophyll gradient in the upper layer of the eastern South Pacific
Ocean Biogeosciences 5, 495-507
IOCCG, (2000) Remote Sensing of ocean colour in coastal, and other optically-Complex, waters
Reports of the International Ocean-Colour Coordinating Group 3
Trang 10Kummu, M., Lu, X X., Wang, J J., Varis, O., (2010)
Basin-wide sediment trapping efficiency of
emerging reservoirs along the Mekong
Geomorphology 119 (3-4), 181-197
Miller, R L., and McKee, B A., (2004), Using MODIS
Terra 250 m imagery to map concentrations of
suspended matter in coastal waters Remote
Sens Environ., 93, 259-266
Myint, S W., and Walker, N D., (2002),
Quantification of surface suspended sediments
along a river dominated coast with NOAA
Louisiana, USA, Int J Remote Sens., 23,
3229-3249
Nguyễn Văn Thảo, (2016) Nghiên cứu các
phương pháp phân tích, đánh giá và giám sát
chất lượng nước ven bờ bằng tư liệu viễn thám
độ phân giải cao và độ phân giải trung bình, đa
thời gian; áp dụng thử nghiệm cho ảnh của vệ
tinh VNREDSAT-1, đề tài cấp Viện Hàn lâm
Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Nguyễn Viết Nghĩa, Trịnh Lê Hùng, (2020) Nghiên cứu xác định các tho ng só chát lượng nước ma ̣t khu vực khai thác bauxite Ta n Rai (La m Đòng) từ dữ lie ̣u ảnh ve ̣ tinh Sentinel‐2 MSI và
Landsat 8 Tạp chí khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa
chất, Số 61(2)
Phạm Thị Làn, Nguyễn Phi Sơn, Nguyễn Viết Nghĩa, Đào Vân Hương, Doãn Đức Long, Võ Thị Hồng Nhung, Nguyễn Thị Thu Trang, Trần Văn Huân, Lê Thanh Nghị, (2020) Thành lập bản đồ lớp phủ bằng phương pháp phân loại hướng đối tượng áp dụng cho dữ liệu ảnh
VNRedSat-1 Tạp chí khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất
61(2)
Trần Thanh Hà, (2018) Phép biến đổi Wavelet trong phân tích tín hiệu ảnh Sar để xác định kích thước cửa số tối ưu cho quá trình đồng
đăng ký ảnh Tạp chí khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa
chất 59(1)
Trịnh Thị Long, (2008) Vấn đề ô nhiễm sông Thị Vải Viện Khoa học Thủy Lợi Miền Nam